📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告分析了2026年全球AI竞争的新阶段，指出中国AI模型周调用量首次超越美国，竞争重心从参数规模转向“规模渗透”。中国通过降低推理成本（API价格下行）与高频场景叠加，形成了低成本、高规模的扩张路径，而美国则在高性能与多模态能力上保持领先。
行业主线：
- 中美竞争路径分化：美国采取“高性能-高定价”路径，侧重算力密集投入与前沿能力；中国采取“规模部署-低成本”路径，侧重参数压缩、国产算力适配与应用深化。
- 技术演进方向：AI能力正从“对话辅助”转向“任务执行”，AI智能体（Agent）与开源模型工程化提速，竞争核心由参数规模转向效率、能耗与系统集成能力。
关键变化与分歧：
- 调用量反转：2月中国AI模型调用量爆发式增长，Token成本仅为美国头部模型的1/5至1/10，驱动中小企业大规模嵌入AI。
- 产业集中度提升：AI供应链加速向覆盖算力、模型、工具与应用的“全栈巨头”集中，规模经济强化了头部企业的整合能力。
- 全球布局差异：美国聚焦算力与能源协同，欧洲强化价值观导向的监管与公共科研，印度与海湾国家则通过主权资本竞逐算力与数据主权。
受益方向与风险：
- 受益方向：地方“人工智能+”政务应用落地、低功耗AI芯片研发、开源多模态模型应用及专业领域智能体。
- 核心风险：全球模型迭代周期缩短导致成本优势失效、政策执行不及预期、技术发展不确定性以及AI替代白领劳动可能引发的宏观经济失衡。